大数据在智慧城市计划中发挥着基础性作用，它使城市能够收集、处理和分析来自各种来源的大量数据。这种数据驱动的方法使市政当局能够优化基础设施、改善公共服务并加强决策。例如，城市部署物联网传感器、交通摄像头和支持 GPS 的设备来收集有关交通流量、能源消耗和空气质量的实时信息。开发人员可以构建聚合此数据、应用分析并生成可操作见解的系统——例如，调整交通信号灯时序以减少拥堵或根据乘客需求重新安排公交线路。这些解决方案依赖于可扩展的架构，如分布式数据库（例如，Apache Hadoop）和流处理框架（例如，Apache Kafka）来处理高速数据。
一个具体的应用是在能源管理方面。公用事业公司使用智能电表来收集各个社区用电量的精细数据。通过使用机器学习模型分析消费模式，城市可以预测高峰需求时段并动态调整电网运行以防止停电。例如，城市可能会在非高峰时段自动降低低流量区域的路灯亮度，从而降低能源成本。同样，供水系统利用传感器数据来检测管道中的泄漏，从而实现更快的维修并减少浪费。从事这些系统开发的开发人员通常会将时间序列数据库（例如，InfluxDB）与预测分析工具集成，以识别异常并触发警报。
公共安全和公民参与也受益于大数据。警察部门分析历史犯罪数据和社交媒体信息，以更有效地分配巡逻力量，而紧急服务部门使用实时交通和天气数据来优化响应路线。巴塞罗那等城市已经实施了平台，让居民可以通过移动应用程序报告问题（例如，坑洼），后端系统根据严重程度和位置确定请求的优先级。对于开发人员来说，这涉及构建 API 以将面向公民的应用程序与集中式数据湖连接起来，确保无缝数据流。通过公共仪表板或自动通知提供透明度，城市可以培养与居民的信任和协作，从而将原始数据转化为可衡量的公民改进。